基于超声波传感器和速率编码的低成本实时脉冲系统用于障碍检测

自移动机器人问世以来，障碍检测便成为备受关注的议题。它也是神经科学中的一个研究主题，其中飞行昆虫和蝙蝠是视觉驱动和声学驱动障碍检测中最有趣的案例之一。目前，许多研究聚焦于视觉驱动的障碍检测，但关于声学驱动障碍检测的研究却寥寥无几。本工作聚焦于后者方法，这种方法也利用脉冲神经网络来利用这些体系结构的优势，以实现接近生物的方案。通过一系列实验测试了该完整系统，确认了脉冲体系结构用于障碍检测的有效性。经验地证明，当机器人与障碍物之间的距离减小时，系统的输出放电率会随之增加，反之亦然。因此，两者之间存在直接关系。此外，还经验地测量了可检测与不可检测物体之间的距离阈值。对该系统在基于 Inter-Spike Interval 概念的低层次工作进行了深入研究，这对未来基于脉冲滤波器的应用开发可能有所帮助。